M2.875 · Deep Learning · PEC1
2022-2 · Máster universitario en Ciencia de datos (Data science)
Estudios de Informática, Multimedia y Telecomunicación
PEC 1: Redes neuronales artificiales y convolucionales con Keras¶
A lo largo de esta práctica vamos a implementar varios modelos de redes neuronales para clasificar las imágenes de una base de datos de imágenes satelitales. En concreto:
- Se implementará una red completamente conectada para establecer un modelo de referencia o baseline
- Se implementará una red convolucional
- Se implementará un autoencoder
- Se implementará una red convolucional profunda a partir de un modelo conocido (VGG16) pre-entrenado en Imagenet utilizando transfer-learning
Consideraciones generales:
- La solución planteada no puede utilizar métodos, funciones o parámetros declarados deprecated en futuras versiones, a excepción de la carga de datos cómo se indica posteriormente.
- Esta PEC debe realizarse de forma estrictamente individual. Cualquier indicio de copia será penalizado con un suspenso (D) para todas las partes implicadas y la posible evaluación negativa de la asignatura de forma íntegra.
- Es necesario que el estudiante indique todas las fuentes que ha utilizado para la realización de la PEC. De no ser así, se considerará que el estudiante ha cometido plagio, siendo penalizado con un suspenso (D) y la posible evaluación negativa de la asignatura de forma íntegra.
Formato de la entrega:
- Algunos ejercicios pueden suponer varios minutos de ejecución, por lo que la entrega debe hacerse en formato notebook y en formato html, donde se vea el código, los resultados y comentarios de cada ejercicio. Se puede exportar el notebook a HTML desde el menú File $\to$ Download as $\to$ HTML.
- Existe un tipo de celda especial para albergar texto. Este tipo de celda os será muy útil para responder a las diferentes preguntas teóricas planteadas a lo largo de la actividad. Para cambiar el tipo de celda a este tipo, en el menú: Cell $\to$ Cell Type $\to$ Markdown.
